AutoGLM-Phone-9B部署案例：智慧城市应用场景

随着人工智能在城市治理、交通调度、公共安全等领域的深度渗透，多模态大模型正成为智慧城市建设的核心技术引擎。传统单一模态的AI系统（如仅支持文本或图像）已难以满足复杂城市场景下的综合决策需求。在此背景下，AutoGLM-Phone-9B作为一款专为移动端优化的轻量化多模态大语言模型，凭借其高效的跨模态理解能力与低延迟推理特性，正在被广泛应用于边缘计算节点、移动巡检设备和智能终端中，支撑起新一代智慧城市应用架构。

本文将围绕AutoGLM-Phone-9B的技术特点、服务部署流程及在典型智慧城市场景中的实际应用展开详细解析，重点介绍如何在真实环境中完成模型服务的启动与调用，并提供可复用的代码实践路径，帮助开发者快速构建基于该模型的智能应用系统。

1. AutoGLM-Phone-9B简介

AutoGLM-Phone-9B 是一款专为移动端优化的多模态大语言模型，融合视觉、语音与文本处理能力，支持在资源受限设备上高效推理。该模型基于 GLM 架构进行轻量化设计，参数量压缩至 90 亿，并通过模块化结构实现跨模态信息对齐与融合。

1.1 多模态能力与架构设计

AutoGLM-Phone-9B 的核心优势在于其统一的多模态编码-解码框架，能够同时接收图像、音频和文本输入，并在内部完成语义层面的信息融合。其架构主要包括以下三个关键组件：

视觉编码器：采用轻量级 ViT（Vision Transformer）结构，支持 224×224 分辨率图像输入，提取空间特征并映射到共享语义空间。
语音编码器：基于 Conformer 结构，支持实时语音流输入，具备噪声抑制与关键词提取能力。
文本解码器：继承自 GLM 系列的双向注意力机制，在生成阶段实现上下文感知的自然语言输出。

三者通过一个跨模态对齐模块（Cross-modal Alignment Module, CAM）实现特征融合，该模块使用对比学习策略预训练，确保不同模态的表示在向量空间中具有可比性。

1.2 轻量化与边缘适配

为适应移动端和边缘设备的算力限制，AutoGLM-Phone-9B 在多个层面进行了优化：

参数剪枝与量化：采用结构化剪枝技术移除冗余注意力头，并结合 INT8 量化方案，使模型体积减少约 40%。
动态推理机制：引入“思考开关”（Thinking Switch），允许用户选择是否启用深层推理逻辑，从而在响应速度与回答质量之间灵活权衡。
内存复用优化：利用 KV Cache 缓存机制降低重复计算开销，显著提升长序列生成效率。

这些设计使得 AutoGLM-Phone-9B 可在配备 2 块 NVIDIA RTX 4090 显卡的服务器上稳定运行，单次推理延迟控制在 300ms 以内，完全满足智慧城市中实时交互类应用的需求。

2. 启动模型服务

为了在生产环境中使用 AutoGLM-Phone-9B，需先部署其推理服务。该过程依赖于专用的服务脚本和 GPU 加速环境。

⚠️硬件要求说明
启动 AutoGLM-Phone-9B 模型服务需要至少2 块 NVIDIA RTX 4090 显卡（每块显存 ≥24GB），以保证多模态数据并行处理时的显存充足与计算效率。

2.1 切换到服务启动的sh脚本目录下

首先，登录目标服务器并进入预置的服务脚本目录：

cd /usr/local/bin

该目录下应包含名为run_autoglm_server.sh的启动脚本，用于初始化模型加载、API 接口绑定及日志配置等任务。

2.2 运行模型服务脚本

执行以下命令启动模型服务：

sh run_autoglm_server.sh

正常启动后，终端将输出如下关键信息：

[INFO] Loading AutoGLM-Phone-9B model... [INFO] Using device: cuda:0, cuda:1 [INFO] Model loaded successfully with 9.0B parameters. [INFO] Starting FastAPI server at http://0.0.0.0:8000 [INFO] OpenAI-compatible API available at /v1/chat/completions

当看到 “Starting FastAPI server” 提示时，表明模型服务已成功加载并在本地8000端口监听请求。

✅验证要点：可通过nvidia-smi命令检查 GPU 显存占用情况，确认模型已正确分配至双卡；同时使用curl http://localhost:8000/health验证服务健康状态。

3. 验证模型服务

服务启动后，需通过客户端调用验证其功能完整性。推荐使用 Jupyter Lab 环境进行交互式测试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

访问部署服务器提供的 Jupyter Lab Web 地址（通常为https://<server-ip>:8888），输入认证凭证后进入开发界面。

3.2 运行模型调用脚本

在新建 Notebook 中执行以下 Python 代码，完成对 AutoGLM-Phone-9B 的首次调用：

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为实际服务地址 api_key="EMPTY", # 当前服务无需密钥验证 extra_body={ "enable_thinking": True, # 启用深度推理模式 "return_reasoning": True, # 返回中间推理链 }, streaming=True, # 开启流式输出 ) # 发起同步调用 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

输出结果说明

若服务连接正常，模型将返回类似以下内容：

我是 AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端和边缘设备优化的多模态大语言模型。我可以理解图像、语音和文本信息，适用于智慧城市、移动巡检、应急指挥等多种场景。

同时，由于设置了"return_reasoning": True，部分部署版本还会返回推理路径摘要，便于调试与可解释性分析。

💡提示：base_url中的域名需根据实际部署环境替换，确保与模型服务所在 Pod 的公网地址一致，且端口为8000。

4. 智慧城市应用场景实践

AutoGLM-Phone-9B 的真正价值体现在具体业务场景中的集成与落地。以下是两个典型的智慧城市应用案例。

4.1 智能交通事件识别与响应

在城市道路监控系统中，摄像头持续采集视频流，但传统方法往往只能做简单的目标检测。借助 AutoGLM-Phone-9B，可实现多模态联合判断与语义级响应生成。

应用流程：

视频帧抽样上传至边缘服务器；
自动截取关键帧并送入视觉编码器；
结合现场广播音频（如警笛声、呼救声）进行融合分析；
模型输出结构化事件描述与处置建议。

# 示例：处理一起交通事故上报 image_input = load_image("traffic_accident.jpg") # 图像输入 audio_input = load_audio("siren_clip.wav") # 音频输入 # 构造多模态提示词 prompt = f""" 请结合图像和音频信息判断当前事件类型： - 图像显示两车相撞，有人员下车查看； - 音频中检测到持续警笛声。 请回答：发生了什么？是否需要紧急响应？ """ response = chat_model.invoke(prompt) print(response.content)

输出示例：

检测到一起轻微交通事故，涉事车辆已停靠路边，无明显严重损伤。音频中存在警笛声，推测已有执法单位介入。建议通知交警平台确认处理进度，无需额外派遣救援力量。

此类能力可用于自动触发工单、优化警力调度，提升城市应急响应效率。

4.2 移动端市民服务助手

将 AutoGLM-Phone-9B 部署于政务 App 或城市服务机器人中，打造“看得懂、听得清、答得准”的智能客服。

功能亮点：

支持拍照提问（如违章停车罚单解读）；
可接听语音咨询（如“最近的疫苗接种点在哪？”）；
自动生成办事指南与导航链接。

# 用户上传一张施工围挡照片并语音提问：“这里什么时候完工？” multimodal_prompt = """ 图像内容：一处市政道路施工区域，围挡上标注“工期：2024.3.1 - 2024.6.30”。 问题：该施工区域预计何时完工？ """ response = chat_model.invoke(multimodal_prompt) print(response.content)

输出示例：